論文の概要: 3D Skeleton-based Few-shot Action Recognition with JEANIE is not so Na\"ive

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12668v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 16:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 14:55:34.920327
• Title: 3D Skeleton-based Few-shot Action Recognition with JEANIE is not so Na\"ive
• Title（参考訳）: JEANIEを用いた3Dスケルトンを用いたFew-shot Action Recognition
• Authors: Lei Wang, Jun Liu, Piotr Koniusz
• Abstract要約: We propose a Few-shot Learning pipeline for 3D skeleton-based action recognition by Joint tEmporal and cAmera viewpoiNt alIgnmEnt。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.720272938306692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a Few-shot Learning pipeline for 3D skeleton-based action recognition by Joint tEmporal and cAmera viewpoiNt alIgnmEnt (JEANIE). To factor out misalignment between query and support sequences of 3D body joints, we propose an advanced variant of Dynamic Time Warping which jointly models each smooth path between the query and support frames to achieve simultaneously the best alignment in the temporal and simulated camera viewpoint spaces for end-to-end learning under the limited few-shot training data. Sequences are encoded with a temporal block encoder based on Simple Spectral Graph Convolution, a lightweight linear Graph Neural Network backbone (we also include a setting with a transformer). Finally, we propose a similarity-based loss which encourages the alignment of sequences of the same class while preventing the alignment of unrelated sequences. We demonstrate state-of-the-art results on NTU-60, NTU-120, Kinetics-skeleton and UWA3D Multiview Activity II.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Joint tEmporal と cAmera viewpoiNt alIgnmEnt (JEANIE) による3次元骨格に基づく動作認識のためのFew-shot Learningパイプラインを提案する。 本研究では,3次元体継手の問合せとサポートシーケンスの相違を解消するために,クエリとサポートフレーム間の各スムーズな経路を共同でモデル化し,時間的およびシミュレーションされたカメラ視点空間における最適なアライメントを実現するダイナミック・タイム・ウォーピング法を提案する。 シーケンスは、単純なスペクトルグラフ畳み込みに基づく時間的ブロックエンコーダ、軽量な線形グラフニューラルネットワークバックボーン(トランスフォーマによる設定も含む)で符号化される。 最後に,非関連配列のアライメントを防止しつつ,同一クラスのシーケンスのアライメントを促進する類似性に基づく損失を提案する。 NTU-60, NTU-120, Kinetics-skeleton, UWA3D Multiview Activity IIについて, 現状の成果を報告する。

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